WNEVC 2022 | 貝克休斯檢測控制技術（上海）有限公司亞太總經理 王淼：數字化無損檢測手段在新能源汽車行業作用

由中國科學技術協會、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工業和信息化部、生態環境部、住房和城鄉建設部、交通運輸部、國家市場監督管理總局、國家能源局聯合主辦的第四屆世界新能源汽車大會(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南線上線下舉辦。其中，北京會場位于北京經濟技術開發區藝創國際會展中心。

會議由中國汽車工程學會等單位主辦，將以“碳中和愿景下的全電動化與全球合作”為主題，邀請全球政產學研各界代表共同探討。大會將包括20多場會議，13，000平方米的技術展覽和許多同期活動。200多位政府高級領導人、海外機構官員、全球商界領袖、學者和行業專家將出席會議并發表演講。

其中，貝克休斯檢測控制技術(上海)有限公司亞太區總經理王淼在8月28日舉行的“新能源汽車先進制造與綠色供應鏈”技術研討會上發表了精彩演講。

以下為現場演講:

各位企業家、各位領導、各位嘉賓、各位汽車行業的專家，我是貝克休斯檢測技術公司的王淼，今天特別高興向大家介紹無損檢測行業在汽車行業的應用。我們其實是在測試行業，針對新的技術、流程、方法，希望看看會對測試產生什么影響。同時，我們也希望將數字化和檢測結合起來。下面介紹一下數字化無損檢測在新能源汽車行業的應用。

我的報告分為幾個部分。一、公司基本情況。其次，無損檢測在新能源汽車行業有哪些典型應用？最后，我們也在積極探索檢測行業數字化和智能化的結合，給大家簡單匯報一下。

首先介紹一下我們公司是做什么的。我們公司是全球最大的無損檢測解決方案提供商，檢測行業是一個非常細分的小行業。我們是無損檢測行業的隱形冠軍。我們有著悠久的歷史，125年前，是第一家將X射線引入工業領域的企業。現在我們一直在結合大數據、AI技術、高性能計算等。，希望從無損檢測探索到數字化檢測、智能化檢測。我們致力于推動數字化無損檢測。我們的前身是美國的GE測試技術公司，我們通過一系列的收購、合并和重組合并了這樣一個業務。現在我們是貝克休斯集團旗下的一家獨立上市公司。

我們的檢驗原理和醫院檢驗很像，結合了超聲、x光、內窺鏡三種技術，主要針對工業企業和一些科研院所。工業企業覆蓋面廣，包括消費電子、航空航天、汽車、能源等，為制造企業和能源運營企業提供不同的無損檢測技術。同時，我們一直致力于讓檢測技術更加可視化。以數字化的形式展示出來，可以幫助人們把看不見的變成看得見的，可以幫助客戶在生產、研發、資產運營階段、售后客戶投訴等環節提高效率、可靠性，實現更高的生產力。

接下來，我就簡單跟大家分享一下這項技術在汽車行業的應用。汽車是一個非常復雜和精密的系統。整車零部件很多，研發、生產、裝配都非常細致。因此，從零部件設計生產階段到整車設計、生產、裝配、測試階段，都需要做大量的試驗，以確保零部件質量和整車質量都是安全可靠的。我們思考了汽車工業的趨勢……也在探討汽車行業發展趨勢背后的挑戰。輕量化、可持續發展、高續航里程、未來無人駕駛等。在這些技術的不斷迭代中，對檢測的要求越來越高。我們將測試需求分為幾類:首先，頻率。很多新工藝、新材料、新技術出現后，原來相對穩定、成熟的工藝會被新的替代。一些在實驗室做的檢測工作，或者說抽樣檢查，已經逐漸被總監察室取代，所以檢測頻率比過去高。在更高的頻率要求背后，汽車公司對效率的要求也會越來越高。隨著檢測頻率的增加，他們不想把檢測作為未來生產的瓶頸，所以如何結合人工智能進行智能化、數字化的檢測就顯得非常重要。第二，類型。從傳統汽車到新能源汽車，新能源汽車的電池是最受關注的。電池技術的不斷迭代，續航里程等效率的提升，也會給電池測試帶來新的挑戰。同樣，檢測的類型和應用場景也發生了很大的變化。以前我們可能只會在研發或者生產中做抽檢。現在對于汽車企業來說，我們更喜歡做全流程的質量控制。從研發、設計、組裝、裝配、售后階段，都希望可以結合不同場景的檢測。第三，無損的要求越來越高。為什么這么說？因為模塊化設計和一體化設計的趨勢越來越明顯。從電池到模塊和電子控制單元，許多電池都是高附加值的精密組件。但是在總成生產過程中，其實從原材料到總成，都不可避免的存在著總成和工藝上的缺陷，原有的無損檢測解決不了企業的問題，所以對無損檢測的要求和要求會越來越高。

最后，智能檢測。從硬件結構的自動化到評判環節，如何用人工智能代替人的評判，解決人力資源和人工差異的挑戰。另外，大數據。我們在不同測試上的數據仍然是孤島。如何對數據進行匯總，在未來的工藝和物料中為企業提供更有效的價值。接下來我們就從幾個方面來介紹怎么做。

首先給大家看幾個案例。為什么無損檢測對新能源行業很重要？第一種情況是電池。電池是這個行業最受關注的，安全要求最高的。電池的核心是電芯。整車企業關注的電池典型缺陷可以通過相關技術來呈現，如金屬夾雜物、電芯微觀結構的測量等。電池組裝成模塊后，模塊的價值會更高。如果我們不做這個無損檢測，這個企業再去做一些其他的無損檢測，從效率和環保上來說是非常不劃算的。模塊組裝后，一些缺陷在模塊組裝中的應用仍然可以通過無損檢測技術來呈現。它仍然包括電池單元的內部對準和模塊的內部結構，這可以通過X射線來呈現。除了電池，另一種新能源汽車相對較大的一部分是電力電子。未來無人駕駛技術對導航芯片的質量要求會更高。希望芯片絕對可靠穩定，需要100%測試。包括IGBT封裝和焊接，常見的電子元器件封裝氣泡，可以呈現新能源汽車中電力電子的典型缺陷。新能源汽車也會有一些鑄件和陶瓷件，我們也會通過CT和x光技術呈現器件的一些材料問題和組裝問題。同時，CT本身也會提供測量技術。大型鑄件可以通過CT和3D進行測量和呈現。一方面幫助你做設計驗證，把生產加工出來的零件和想象中的圖紙進行對比。同時可以做逆向工程。

在談了無損檢測在汽車上的幾個典型應用之后……樂工業，我跟大家簡單討論一下數字測試。在結合了大數據、數字化和無損檢測之后，我們希望將大數據和AI機器學習與當前的檢測結合起來，為客戶提供更高價值的服務。為什么要這樣做？我想和大家分享一下我們在檢測行業看到的一些問題。首先，我們發現大多數生產企業的檢測方法有很多，無損檢測就是其中的一種，有各種各樣的無損檢測方法，但是檢測數據沒有有效的關聯。數據相對分散。

第二，由于數據分散，很難將供應鏈中生產過程和技術的許多問題聯系起來，從而無法為R&D的企業提供價值和質量控制。

基于此，我們在兩年前推出了InspectionWorks。首先，我們希望將無損檢測的相關數據進行存儲，可以通過相對標準的數據存儲方式統一數據，然后進行追溯。如果企業后期遇到一些問題，想回頭看數據，可以做有效追溯。同時，有了數據，你可以對這些數據做進一步的分析。現在在檢測手段上，我們希望把數據打通，三個核心的東西:第一，獲取數據。從不同的鏈接中獲取數據。今天，我們的航空航天工業有一個很好的例子。我們綜合了世界領先的飛機發動機制造商在R&D和生產階段的測試數據，包括X射線和超聲波數據。第一，我們把不同環節的數據打通，存儲在一起，可以做追溯。第二步，希望借助人工智能和大數據技術，對檢測數據進行賦能，把人工判斷缺陷變成機器判斷缺陷。希望能將缺陷的自動判斷結果匯總在一起，給工藝流程一個反饋，為企業在工藝流程中提供一些有價值的信息。第三步，希望更進一步，在工藝和研發階段為企業提供更高的價值。如果一個完美的制造業不需要測試，那么企業現在進行測試仍然是一個純粹的資金投入。但我們認為，在大數據、人工智能、工業4.0時代，我們希望將測試從成本中心轉變為價值中心，可以為企業提供更多的價值。最后，希望能從洞察賦能企業創新，真正打通環節。

我們也是世界上第一家從實驗室離線到在線檢測ct技術的公司，這也是我們全新的技術。在線檢測中，自動化與機器人相結合，我們也結合了大數據上的缺陷自動判定。同時也在探索這項技術與電池產業鏈的融合。

最后，感謝組委會給我們這個機會，分享和匯報我們在新能源行業的最新技術和對測試行業的思考。我們也希望通過我們最新的檢測硬件技術、數字技術以及工業4.0的新賦能，幫助中國汽車工業從汽車大國走向汽車強國。謝謝你。

(注:本文根據現場速記整理，未經發言人審核。)由中國科學技術協會、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工業和信息化部、生態環境部、住房和城鄉建設部、交通運輸部、國家市場監督管理總局、國家能源局聯合主辦的第四屆世界新能源汽車大會(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南線上線下舉辦。其中，北京會場位于北京經濟技術開發區藝創國際會展中心。

會議由中國汽車工程學會等單位主辦，將以“碳中和愿景下的全電動化與全球合作”為主題，邀請全球政產學研各界代表共同探討。大會將包括20多場會議，13，000平方米的技術展覽和許多同期活動。200多位政府高層領導、海外機構官員、全球商界領袖、學術界……專家和行業專家將出席會議并發表演講。

其中，貝克休斯檢測控制技術(上海)有限公司亞太區總經理王淼在8月28日舉行的“新能源汽車先進制造與綠色供應鏈”技術研討會上發表了精彩演講。

以下為現場演講:

各位企業家、各位領導、各位嘉賓、各位汽車行業的專家，我是貝克休斯檢測技術公司的王淼，今天特別高興向大家介紹無損檢測行業在汽車行業的應用。我們其實是在測試行業，針對新的技術、流程、方法，希望看看會對測試產生什么影響。同時，我們也希望將數字化和檢測結合起來。下面介紹一下數字化無損檢測在新能源汽車行業的應用。

我的報告分為幾個部分。一、公司基本情況。其次，無損檢測在新能源汽車行業有哪些典型應用？最后，我們也在積極探索檢測行業數字化和智能化的結合，給大家簡單匯報一下。

首先介紹一下我們公司是做什么的。我們公司是全球最大的無損檢測解決方案提供商，檢測行業是一個非常細分的小行業。我們是無損檢測行業的隱形冠軍。我們有著悠久的歷史，125年前，是第一家將X射線引入工業領域的企業。現在我們一直在結合大數據、AI技術、高性能計算等。，希望從無損檢測探索到數字化檢測、智能化檢測。我們致力于推動數字化無損檢測。我們的前身是美國的GE測試技術公司，我們通過一系列的收購、合并和重組合并了這樣一個業務。現在我們是貝克休斯集團旗下的一家獨立上市公司。

我們的檢驗原理和醫院檢驗很像，結合了超聲、x光、內窺鏡三種技術，主要針對工業企業和一些科研院所。工業企業覆蓋面廣，包括消費電子、航空航天、汽車、能源等，為制造企業和能源運營企業提供不同的無損檢測技術。同時，我們一直致力于讓檢測技術更加可視化。以數字化的形式展示出來，可以幫助人們把看不見的變成看得見的，可以幫助客戶在生產、研發、資產運營階段、售后客戶投訴等環節提高效率、可靠性，實現更高的生產力。

接下來，我就簡單跟大家分享一下這項技術在汽車行業的應用。汽車是一個非常復雜和精密的系統。整車零部件很多，研發、生產、裝配都非常細致。因此，從零部件設計生產階段到整車設計、生產、裝配、測試階段，都需要做大量的試驗，以確保零部件質量和整車質量都是安全可靠的。我們思考了汽車行業的趨勢，也在探索汽車行業發展趨勢背后的挑戰。輕量化、可持續發展、高續航里程、未來無人駕駛等。在這些技術的不斷迭代中，對檢測的要求越來越高。我們將測試需求分為幾類:首先，頻率。很多新工藝、新材料、新技術出現后，原來相對穩定、成熟的工藝會被新的替代。一些在實驗室做的檢測工作，或者說抽樣檢查，已經逐漸被總監察室取代，所以檢測頻率比過去高。在更高的頻率要求背后，汽車公司對效率的要求也會越來越高。隨著檢測頻率的增加，他們不想把檢測作為未來生產的瓶頸，所以如何結合人工智能進行智能化、數字化的檢測就顯得非常重要。第二，類型。從傳統汽車到新能源汽車，新能源汽車的電池是最受關注的。電池技術的不斷迭代和效率的提升如……續航里程也會給電池測試帶來新的挑戰。同樣，檢測的類型和應用場景也發生了很大的變化。以前我們可能只會在研發或者生產中做抽檢。現在對于汽車企業來說，我們更喜歡做全流程的質量控制。從研發、設計、組裝、裝配、售后階段，都希望可以結合不同場景的檢測。第三，無損的要求越來越高。為什么這么說？因為模塊化設計和一體化設計的趨勢越來越明顯。從電池到模塊和電子控制單元，許多電池都是高附加值的精密組件。但是在總成生產過程中，其實從原材料到總成，都不可避免的存在著總成和工藝上的缺陷，原有的無損檢測解決不了企業的問題，所以對無損檢測的要求和要求會越來越高。

最后，智能檢測。從硬件結構的自動化到評判環節，如何用人工智能代替人的評判，解決人力資源和人工差異的挑戰。另外，大數據。我們在不同測試上的數據仍然是孤島。如何對數據進行匯總，在未來的工藝和物料中為企業提供更有效的價值。接下來我們就從幾個方面來介紹怎么做。

首先給大家看幾個案例。為什么無損檢測對新能源行業很重要？第一種情況是電池。電池是這個行業最受關注的，安全要求最高的。電池的核心是電芯。整車企業關注的電池典型缺陷可以通過相關技術來呈現，如金屬夾雜物、電芯微觀結構的測量等。電池組裝成模塊后，模塊的價值會更高。如果我們不做這個無損檢測，這個企業再去做一些其他的無損檢測，從效率和環保上來說是非常不劃算的。模塊組裝后，一些缺陷在模塊組裝中的應用仍然可以通過無損檢測技術來呈現。它仍然包括電池單元的內部對準和模塊的內部結構，這可以通過X射線來呈現。除了電池，另一種新能源汽車相對較大的一部分是電力電子。未來無人駕駛技術對導航芯片的質量要求會更高。希望芯片絕對可靠穩定，需要100%測試。包括IGBT封裝和焊接，常見的電子元器件封裝氣泡，可以呈現新能源汽車中電力電子的典型缺陷。新能源汽車也會有一些鑄件和陶瓷件，我們也會通過CT和x光技術呈現器件的一些材料問題和組裝問題。同時，CT本身也會提供測量技術。大型鑄件可以通過CT和3D進行測量和呈現。一方面幫助你做設計驗證，把生產加工出來的零件和想象中的圖紙進行對比。同時可以做逆向工程。

說完無損檢測在汽車行業的幾個典型應用，我就和大家簡單討論一下數字化檢測。在結合了大數據、數字化和無損檢測之后，我們希望將大數據和AI機器學習與當前的檢測結合起來，為客戶提供更高價值的服務。為什么要這樣做？我想和大家分享一下我們在檢測行業看到的一些問題。首先，我們發現大多數生產企業的檢測方法有很多，無損檢測就是其中的一種，有各種各樣的無損檢測方法，但是檢測數據沒有有效的關聯。數據相對分散。

第二，由于數據分散，很難將供應鏈中生產過程和技術的許多問題聯系起來，從而無法為R&D的企業提供價值和質量控制。

基于此，我們在兩年前推出了InspectionWorks。首先，我們希望將無損檢測的相關數據進行存儲，可以通過相對標準的數據存儲方式統一數據，然后進行追溯。如果企業后期遇到一些問題，想回頭看數據，可以做有效追溯。同時，有了數據，你可以做進一步的分析……這些數據的sis。現在在檢測手段上，我們希望把數據打通，三個核心的東西:第一，獲取數據。從不同的鏈接中獲取數據。今天，我們的航空航天工業有一個很好的例子。我們綜合了世界領先的飛機發動機制造商在R&D和生產階段的測試數據，包括X射線和超聲波數據。第一，我們把不同環節的數據打通，存儲在一起，可以做追溯。第二步，希望借助人工智能和大數據技術，對檢測數據進行賦能，把人工判斷缺陷變成機器判斷缺陷。希望能將缺陷的自動判斷結果匯總在一起，給工藝流程一個反饋，為企業在工藝流程中提供一些有價值的信息。第三步，希望更進一步，在工藝和研發階段為企業提供更高的價值。如果一個完美的制造業不需要測試，那么企業現在進行測試仍然是一個純粹的資金投入。但我們認為，在大數據、人工智能、工業4.0時代，我們希望將測試從成本中心轉變為價值中心，可以為企業提供更多的價值。最后，希望能從洞察賦能企業創新，真正打通環節。

我們也是世界上第一家從實驗室離線到在線檢測ct技術的公司，這也是我們全新的技術。在線檢測中，自動化與機器人相結合，我們也結合了大數據上的缺陷自動判定。同時也在探索這項技術與電池產業鏈的融合。

最后，感謝組委會給我們這個機會，分享和匯報我們在新能源行業的最新技術和對測試行業的思考。我們也希望通過我們最新的檢測硬件技術、數字技術以及工業4.0的新賦能，幫助中國汽車工業從汽車大國走向汽車強國。謝謝你。

(注:本文根據現場速記整理，未經發言人審核。)

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